今天跟大家伙儿唠唠我最近搞的这个“便么”项目，名字土是土点，但内容绝对实在！

这事儿还得从我那老闹肚子的表弟说起。三天两头拉肚子，去医院检查，又嫌麻烦，总说没事儿。我就寻思，能不能搞个简单的东西，让他自己在家里就能测测大便，看看是不是真没事儿。

说干就干！

• 第一步，调研！ 我先在网上搜搜，发现大便常规检查不贵，也就十几块钱。但是，去医院排队挂号啥的，确实费时间。
• 第二步，找轮子！ 我琢磨着用啥技术能快速搞出来。想到现在人工智能挺火的，就想看看能不能用图像识别，让手机拍个照片就能分析。
• 第三步，开撸！ 找几个开源的图像识别框架，下点大便的图片（别问我怎么搞到的，都是为生活！），开始训练模型。

中间那叫一个坑！

刚开始，模型识别率低的吓人，啥都识别不出来。后来发现是大便的颜色、形状啥的，差别太大，模型根本学不过来。我就开始疯狂加数据，各种各样的图片都往里塞。还用点数据增强的技巧，比如旋转、裁剪、调颜色啥的，让模型能适应不同的情况。

后来终于有点眉目！

我做一个简单的APP，能拍照上传，然后把结果显示出来。虽然不能完全代替医院的检查，但是能初步判断一下，有没有啥明显的问题，比如便血、脓液啥的。

这玩意儿离真能用还差远。

• 数据量还是不够。 要想更准，还得继续收集数据。



• 识别的种类也有限。 目前只能识别几种比较常见的情况。
• 也是最重要的，这玩意儿不能当真！ 最终诊断还得去医院，这只能当个参考。

我把这个APP给表弟用。 他倒是挺乐呵，说以后再也不用担心拉肚子，有“便么”，随时都能“便么”。

这回实践，让我体会到AI的力量，也让我意识到，AI不是万能的。要想做出真正有用的东西，还得踏踏实实地搞数据，不断地优化模型。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！